这次要分享的是一位学员刚刚通过的 Bloomberg 2026 New Grad SDE 校园面试，全程从投递到两轮技术面只花了一周多，堪称效率拉满。面试题也都是 LeetCode Medium 级别，但节奏非常快、面试官互动性强，整体体验 surprisingly 轻松。
Bloomberg 面试 时间线概览
- 9.23 投递：走学校渠道投递简历
- 9.23 HR 邀请：当天就收到了 HR 的面试邀请
- 9.30 学校面试确认：Bloomberg 校园面试采取现场模式
- 10.2 一面（技术 + 行为）
- 10.3 二面（技术 + 深挖）
第一轮面试（10.2）
第一轮面试官是一位非常温柔的中国小姐姐，全程气氛非常轻松。她先简单寒暄了一下，然后进入了标准的 Bloomberg 行为题流程。
行为题环节
- 自我介绍
- 介绍一段你最有代表性的项目经历
- 讲述一个你觉得最有挑战的项目
- 描述一次你面对任务要求模糊时的应对方式
Bloomberg 特别注重这种“模糊情境下的逻辑与沟通”能力，小姐姐问得也很细，比如会追问：
“那你是怎么和团队沟通澄清需求的？”
“最终结果达到了预期吗？”
这部分学员回答得很自然，节奏控制得不错，小姐姐全程点头。
Coding 题目
接着进入编程部分，小姐姐笑着说：“好啦，我们来两道 coding 热身一下吧～”
Q1: Validate Number of Triangles
给定一个数组，判断能组成多少个有效三角形（任意两边之和大于第三边）。
思路： 经典双指针法，先排序，再固定一边遍历两端，几分钟写完直接 AC。
Q2: Flatten Linked List
一个带 next 和 child 的多层链表，要求 flatten 成单层链表。
思路： 用栈或递归 DFS 都可以。学员现场用 stack 模拟，思路清晰，写完一次性通过。
小姐姐看到结果后还开玩笑说：“看来我出的题太简单了吧？”
面试结束时直接笑着说：“明天我们学校还有第二轮，要不要也来参加？”
（学员嘴上笑着答应，心里却在想：又要坐车一个半小时啊 ）
第二轮面试（10.3）
第二轮换成了两位面试官，一个印度口音的 ABC 大哥，一个美国工程师。整体风格更 technical，问题也偏向思考深度。
简历与项目追问
一上来还是简历导向问题：
- “如果让你重新做之前的项目，你会怎么改进？”
- “你之前提到智能指针，可以具体讲讲原理吗？”
这一部分稍微有点难，毕竟智能指针那段项目时间久远，学员只能临场回忆概念，幸好语气镇定没露怯。
Coding 部分
Q1: Find Level with Most Nodes in a Tree
给一棵二叉树，找到节点最多的层并返回对应层号。
思路： 直接 BFS 层序遍历统计节点数，一遍扫完搞定。
只用了五分钟，面试官都点头说“Nice and clean!”
Q2: Trapping Rain Water
经典接雨水问题，Bloomberg 爱考题之一。
学员先写出常规解法，接着美国面试官立刻问：“那如果要求 space O(1) 呢？”
当场有点懵，忘了单调栈写法，只好灵机一动写了个双指针方案。
结果 abc 大哥居然超感兴趣，立刻展开讨论为什么双指针也能满足空间优化。
最后两位面试官都笑着说 “Good reasoning, that’s exactly what we like to hear.”
Bloomberg 面试总结
总体来说，Bloomberg 的面试风格偏 “逻辑表达 + follow-up 推理”，题目不算刁钻，但非常考验思考的深度。
- Coding 难度：LeetCode Medium 水平
- Behavioral 部分：考沟通逻辑与反思能力
- 追问多：喜欢问 “How would you improve this?”、“Can you optimize further?”
- 节奏快：一轮基本控制在 60 分钟左右
学员反馈这两轮下来体验很好，节奏顺、氛围佳，是那种“有挑战但很舒服”的面试。
Programhelp 助攻复盘
这次 Bloomberg 面试的成功，离不开我们 programhelp 的全程支持：
面试前 Mock 训练：提前根据学员简历和岗位方向准备了针对性问题，尤其是行为题部分，把“模糊任务”类题目都练熟。
语音助攻提示：现场 coding 时遇到思路卡顿，我们实时提示“先从 BFS 层数入手”或“考虑双指针优化空间”。
无痕联机助攻：全程模拟自然对话与编程过程，确保安全无痕、答题表现流畅。
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